【RoboMIND案例征集】——用开源数据点燃你的创新热情！

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                                                                                                                                                <p><span><span>RoboMIND作为国内领先的具身智能开源数据集，涵盖479种不同任务、涉及96类独特物体的10.7万条真实世界演示轨迹。自发布以来，受到了广泛的关注，不论你是计算机、自动化、电子信息领域的科研工作者，还是热衷于探索人工智能新边界的开发者，都可以在Robo</span></span>

MIND 数据集的支持下，实现从理论到实践的完美转化。

今年 Open X-Humanoid开源社区开启首届专栏征文大赛，本次活动基于RoboMIND数据集分为模型预训练与测试、具身任务基准性能提升与创新、跨任务/跨场景迁移与 泛化能力 研究三大方向，无论是你“学术巨佬”，或是工业界翘楚，我们 都真切期待你的参与！

征文方向

赛道一：基于RoboMIND的模型预训练与测试

• 描述：使用数据集进行模型预训练或微调，定量对比并展示模型效果的提升，或利用数据集设计测试案例，系统评估大模型在特定维度的能力边界与局限，例如对物体方向、颜色、材质等属性的识别与理解能力。

赛道二：基于RoboMIND的具身任务基准性能提升与创新

• 描述: 使用该数据集，针对特定的具身任务（如物体操作、多任务学习、人机协作等），提出新的算法、模型架构、学习策略或训练技巧，显著提升在该数据集上的性能指标（成功率、效率、鲁棒性等）。可提供详细的实验设置、结果比较（与基线方法）和分析。

赛道三：跨任务/跨场景迁移与泛化能力研究

• 描述：探索模型在数据集内不同任务之间、或数据集提供的不同场景/环境之间的知识迁移和泛化能力。例如：

  • 在一个任务/场景上学到的模型，如何快速适应到新的、未见过的任务/场景？

  • 设计模型或训练策略以提升泛化能力，评估数据集本身在多大程度上支持或挑战了模型的泛化性。